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前言1

第一篇 导论与复习3

1 经济问题和数据3

1.1　我们研究的经济问题3

1.2　因果效应和理想化试验6

1.3　数据：来源和类型8

本章小结12

重要术语12

内容复习12

2　概率论复习13

2.1　随机变量和概率分布14

2.2　期望值、均值和方差17

2.3　二维随机变量22

2.4　正态分布、卡方分布、学生t分布和F分布30

2.5　随机抽样和样本均值的分布36

2.6　抽样分布的大样本近似39

本章小结44

重要术语45

内容复习45

习题46

附录2.1　重要概念2.3中结论的推导51

3　统计学复习53

3.1　总体均值的估计54

3.2　有关总体均值的假设检验57

3.3　总体均值的置信区间64

3.4　不同总体的均值比较66

3.5　基于试验数据的因果效应的均值之差估计69

3.6　样本容量较小时使用t统计量71

3.7　散点图、样本协方差和样本相关系数73

本章小结76

重要术语77

内容复习77

习题77

实证练习82

附录3.1　美国当前人口调查82

附录3.2　？是μY的最小二乘估计量的两种证明方法83

附录3.3　样本方差一致性的证明83

第二篇 回归分析基础87

4　一元线性回归87

4.1　线性回归模型87

4.2　线性回归模型的系数估计91

4.3　拟合优度96

4.4　最小二乘假设98

4.5　OLS估计量的抽样分布102

4.6　结论105

本章小结105

重要术语106

内容复习106

习题106

实证练习109

附录4.1　加利福尼亚测试成绩数据集111

附录4.2　OLS估计量的推导111

附录4.3　OLS估计量的抽样分布112

5　一元线性回归：假设检验和置信区间115

5.1　关于某个回归系数的假设检验115

5.2　回归系数的置信区间120

5.3　X为二值变量时的回归122

5.4　异方差和同方差123

5.5　普通最小二乘的理论基础128

5.6　样本容量较小时t统计量在回归中的运用130

5.7　结论131

本章小结132

重要术语133

内容复习133

习题133

实证练习136

附录5.1　OLS的标准误公式137

附录5.2　Gauss-Markov条件和Gauss-Markov定理的证明138

6　多元线性回归142

6.1　遗漏变量偏差142

6.2　多元回归模型147

6.3　多元回归的OLS估计量150

6.4　多元回归的拟合优度152

6.5　多元回归的最小二乘假设154

6.6　多元回归中OLS估计量的分布156

6.7　多重共线性157

6.8　结论160

本章小结160

重要术语161

内容复习161

习题162

实证练习165

附录6.1　（6.1）式的推导166

附录6.2　含两个回归变量且误差同方差时OLS估计量的分布166

附录6.3　Frisch-Waugh定理167

7　多元回归中的假设检验和置信区间168

7.1　单个系数的假设检验和置信区间168

7.2　联合假设的检验172

7.3　涉及多个系数的单个约束检验177

7.4　多个系数的置信集178

7.5　多元回归的模型设定179

7.6　测试成绩数据集分析183

7.7　结论187

本章小结188

重要术语188

内容复习188

习题188

实证练习191

附录7.1　联合假设的Bonferroni检验193

附录7.2　条件均值独立194

8　非线性回归函数197

8.1　非线性回归函数的一般建模方法198

8.2　一元非线性函数204

8.3　自变量的交互作用213

8.4　学生／教师比对测试成绩的非线性效应224

8.5　结论229

本章小结229

重要术语230

内容复习230

习题230

实证练习235

附录8.1　参数非线性的回归函数237

附录8.2　非线性回归函数的斜率和弹性240

9　基于多元回归的评估研究242

9.1　内部和外部有效性242

9.2　多元回归分析的内部有效性威胁245

9.3　利用回归进行预测时的内部和外部有效性254

9.4　实例：测试成绩和班级规模255

9.5　结论262

本章小结263

重要术语263

内容复习263

习题264

实证练习266

附录9.1 马萨诸塞州的小学测试数据267

第三篇 回归分析的深入专题271

10　面板数据回归271

10.1　面板数据271

10.2　具有两个时期的面板数据：“前后”比较274

10.3　固定效应回归276

10.4　时间固定效应回归280

10.5　固定效应回归假设和固定效应回归的标准误282

10.6　有关酒后驾车的法律规定和交通事故死亡人数284

10.7　结论288

本章小结288

重要术语289

内容复习289

习题290

实证练习291

附录10.1　州交通死亡事故数据集293

附录10.2　固定效应回归的标准误293

11 二值因变量回归297

11.1　二值因变量和线性概率模型298

11.2　probit和logit回归301

11.3　logit和probit模型的估计和推断307

11.4　在波士顿HMDA数据中的应用309

11.5　总结315

本章小结316

重要术语317

内容复习317

习题317

实证练习319

附录11.1　波士顿HMDA数据集321

附录11.2　最大似然估计321

附录11.3　其他受限因变量模型324

12　工具变量回归326

12.1 单个回归变量和单个工具变量的IV估计量326

12.2　一般IV回归模型334

12.3　工具变量有效性的检验340

12.4　在香烟需求中的应用344

12.5　有效工具变量的来源348

12.6　结论352

本章小结352

重要术语353

内容复习353

习题353

实证练习355

附录12.1　香烟消费的面板数据集357

附录12.2　（12.4）式中TSLS估计量公式的推导357

附录12.3　TSLS估计量的大样本分布357

附录12.4　工具变量无效时TSLS估计量的大样本分布358

附录12.5　弱工具变量时的工具变量分析360

附录12.6　带控制变量的TSLS361

13　试验和准试验363

13.1 可能结果、因果效应和理想化试验364

13.2　对试验有效性的威胁366

13.3　班级规模缩小效应的试验估计370

13.4　准试验377

13.5　准试验的潜在问题383

13.6　异质总体的试验和准试验估计385

13.7　结论389

本章小结389

重要术语390

内容复习390

习题391

实证练习394

附录13.1　STAR项目数据集395

附录13.2　个体因果效应不同时的IV估计396

附录13.3　用于试验数据分析的可能结果分析框架397

第四篇 经济时间序列数据的回归分析401

14　时间序列回归和预测导论401

14.1　利用回归模型进行预测402

14.2　时间序列数据和序列相关性导论402

14.3　自回归408

14.4　包含其他预测变量的时间序列回归和自回归分布滞后模型413

14.5　基于信息准则的滞后长度选取421

14.6　非平稳性Ⅰ：趋势424

14.7　非平稳性Ⅱ：突变431

14.8　结论441

本章小结441

重要术语442

内容复习442

习题443

实证练习446

附录14.1 第14章中用到的时间序列数据447

附录14.2　AR（1）模型的平稳性448

附录14.3　滞后算子符号449

附录14.4　ARMA模型449

附录14.5　BIC滞后长度估计量的一致性450

15　动态因果效应的估计452

15.1　橘子汁数据初探453

15.2　动态因果效应455

15.3　含外生回归变量时的动态因果效应估计458

15.4　异方差和自相关一致的标准误461

15.5　含严格外生回归变量时的动态因果效应估计465

15.6　橘子汁价格和寒冷天气471

15.7　外生性合理吗？几个实例477

15.8　结论479

本章小结479

重要术语480

内容复习480

习题481

实证练习483

附录15.1　橘子汁价格数据集484

附录15.2 用滞后算子符号表示的ADL模型和广义最小二乘484

16 时间序列回归的其他专题487

16.1　向量自回归487

16.2　多期预测491

16.3　单整阶数和DF-GLS单位根检验495

16.4　协整500

16.5　波动集群性和自回归条件异方差507

16.6　结论511

本章小结511

重要术语511

内容复习512

习题512

实证练习514

附录16.1　第16章用到的美国金融数据515

第五篇 回归分析的计量经济学理论519

17　一元线性回归理论519

17.1 扩展的最小二乘假设和OLS估计量519

17.2　渐近分布理论基础521

17.3　OLS估计量和t统计量的渐近分布526

17.4　误差服从正态分布时的精确抽样分布528

17.5　加权最小二乘530

本章小结534

重要术语534

内容复习534

习题535

附录17.1 正态分布及其相关分布和连续型随机变量的矩537

附录17.2　两个不等式539

18　多元回归理论541

18.1 多元线性回归模型和OLS估计量的矩阵形式542

18.2　OLS估计量和t统计量的渐近分布545

18.3　联合假设的检验547

18.4　正态误差下回归统计量的分布549

18.5　误差同方差时OLS估计量的效率552

18.6　广义最小二乘554

18.7　工具变量和广义矩估计法558

本章小结565

重要术语566

内容复习566

习题566

附录18.1　矩阵代数概要571

附录18.2　多维分布574

附录18.3　？渐近正态分布的推导575

附录18.4　正态误差下OLS检验统计量的精确分布推导575

附录18.5　多元回归Gauss-Markov定理的证明577

附录18.6　IV和GMM估计中部分结论的证明577

附表580

参考文献589

内容复习　部分解答593

术语表603